Sparčiai besivystančioje dirbtinio intelekto eroje „Deep Learning“ yra kertinis akmuo technologija, keičianti tai, kaip mašinos supranta, mokosi ir sąveikauja su sudėtingais duomenimis. Iš esmės „Deep Learning AI“ imituoja sudėtingus žmogaus smegenų neuroninius tinklus, todėl kompiuteriai gali savarankiškai atrasti modelius ir priimti sprendimus iš daugybės nestruktūrizuotų duomenų. Ši transformuojanti sritis paskatino proveržį įvairiose srityse – nuo ​​kompiuterinio matymo ir natūralios kalbos apdorojimo iki sveikatos priežiūros diagnostikos ir autonominio vairavimo.

Įvadas į gilųjį mokymąsi

Pasinerdami į šį įvadinį giluminio mokymosi tyrinėjimą, atskleidžiame pagrindinius jo principus, taikymą ir pagrindinius mechanizmus, kurie įgalina mašinas įgyti panašių į žmogų pažinimo gebėjimų. Šis straipsnis yra vartai, padedantys suprasti, kaip giluminis mokymasis pertvarko pramonės šakas, stumia AI įmanomų galimybių ribas ir atveria kelią ateičiai, kurioje intelektualios sistemos gali savarankiškai suvokti, suprasti ir kurti naujoves.

Kas yra gilusis mokymasis?

Giluminio mokymosi apibrėžimas yra toks, kad tai yra jo šaka mašininis mokymasis kuri yra pagrįsta dirbtinio neuroninio tinklo architektūra. Dirbtinis neuroninis tinklas arba ANN naudoja tarpusavyje sujungtų mazgų, vadinamų neuronais, sluoksnius, kurie dirba kartu, kad apdorotų įvesties duomenis ir mokytųsi iš jų.

Visiškai sujungtame giluminiame neuroniniame tinkle yra įvesties sluoksnis ir vienas ar daugiau paslėptų sluoksnių, sujungtų vienas po kito. Kiekvienas neuronas gauna įvestį iš ankstesnio sluoksnio neuronų arba įvesties sluoksnio. Vieno neurono išvestis tampa įvestis į kitus neuronus kitame tinklo sluoksnyje, ir šis procesas tęsiasi tol, kol galutinis sluoksnis sukuria tinklo išvestį. Neuroninio tinklo sluoksniai transformuoja įvesties duomenis per netiesinių transformacijų seriją, leidžiančią tinklui išmokti sudėtingų įvesties duomenų vaizdų.

Giluminio mokymosi apimtis

tokia svetainė kaip coomeet

Šiandien giluminio mokymosi AI tapo viena iš populiariausių ir matomiausių mašininio mokymosi sričių dėl sėkmingos įvairiose programose, tokiose kaip kompiuterinis matymas, natūralios kalbos apdorojimas ir mokymosi pastiprinimas.

Giluminio mokymosi AI gali būti naudojamas prižiūrimam, neprižiūrimam ir sustiprintam mašininiam mokymuisi. joms apdoroti naudojami įvairūs būdai.

• Prižiūrimas mašininis mokymasis: Prižiūrimas mašininis mokymasis yra mašininis mokymasis metodas, kai neuroninis tinklas išmoksta prognozuoti arba klasifikuoti duomenis pagal pažymėtus duomenų rinkinius. Čia įvedame abi įvesties funkcijas kartu su tiksliniais kintamaisiais. Neuroninis tinklas išmoksta daryti prognozes, remdamasis sąnaudomis ar klaidomis, atsirandančiomis dėl skirtumo tarp numatomo ir tikrojo tikslo, šis procesas žinomas kaip sklaida atgal. Giluminio mokymosi algoritmai, tokie kaip konvoliuciniai neuroniniai tinklai, pasikartojantys neuroniniai tinklai, naudojami daugeliui prižiūrimų užduočių, tokių kaip vaizdų klasifikavimas ir atpažinimas, nuotaikų analizė, kalbos vertimai ir kt.
• Neprižiūrimas mašininis mokymasis: Neprižiūrimas mašininis mokymasis yra mašininis mokymasis metodas, kai neuroninis tinklas išmoksta atrasti šablonus arba sugrupuoti duomenų rinkinį pagal nepažymėtus duomenų rinkinius. Čia nėra tikslinių kintamųjų. o mašina turi savarankiškai nustatyti paslėptus modelius arba ryšius duomenų rinkiniuose. Giluminio mokymosi algoritmai, tokie kaip automatiniai koduotuvai ir generaciniai modeliai, naudojami nekontroliuojamoms užduotims, tokioms kaip grupavimas, matmenų mažinimas ir anomalijų aptikimas.
• Sustiprinimo mašininis mokymasis : Sustiprinimo mašininis mokymasis yra mašininis mokymasis technika, kurios metu agentas išmoksta priimti sprendimus aplinkoje, kad maksimaliai padidintų atlygio signalą. Agentas sąveikauja su aplinka imdamasis veiksmų ir stebėdamas gaunamą atlygį. Gilus mokymasis gali būti naudojamas norint išmokti politiką arba veiksmų rinkinį, kuris laikui bėgant maksimaliai padidina kaupiamąjį atlygį. Gilaus sustiprinimo mokymosi algoritmai, tokie kaip „Deep Q“ tinklai ir „Deep Deterministic Policy Gradient“ (DDPG), naudojami tokioms užduotims kaip robotika, žaidimas ir kt.

Dirbtiniai neuroniniai tinklai

Dirbtiniai neuroniniai tinklai yra sukurti remiantis žmogaus neuronų sandaros ir veikimo principais. Jis taip pat žinomas kaip neuroniniai tinklai arba neuroniniai tinklai. Dirbtinio neuroninio tinklo įvesties sluoksnis, kuris yra pirmasis sluoksnis, gauna įvestį iš išorinių šaltinių ir perduoda ją paslėptajam sluoksniui, kuris yra antrasis sluoksnis. Kiekvienas paslėptame sluoksnyje esantis neuronas gauna informaciją iš ankstesniame sluoksnyje esančių neuronų, apskaičiuoja bendrą svertinę sumą ir perduoda ją kito sluoksnio neuronams. Šios jungtys yra svertinės, o tai reiškia, kad ankstesnio sluoksnio įvesties poveikis yra daugiau ar mažiau optimizuotas, suteikiant kiekvienam įėjimui skirtingą svorį. Tada šie svoriai koreguojami treniruočių metu, siekiant pagerinti modelio našumą.

Visiškai prijungtas dirbtinis neuroninis tinklas

Dirbtiniai neuronai, taip pat žinomi kaip vienetai, randami dirbtiniuose neuroniniuose tinkluose. Visas dirbtinis neuronų tinklas susideda iš šių dirbtinių neuronų, kurie yra išdėstyti sluoksniais. Neuroninių tinklų sudėtingumas priklausys nuo pagrindinių duomenų rinkinio šablonų sudėtingumo, ar sluoksnyje yra keliolika vienetų, ar milijonai vienetų. Paprastai dirbtinis neuroninis tinklas turi įvesties sluoksnį, išvesties sluoksnį ir paslėptus sluoksnius. Įvesties sluoksnis gauna duomenis iš išorinio pasaulio, kuriuos neuroninis tinklas turi analizuoti arba sužinoti apie juos.

Visiškai sujungtame dirbtiniame neuroniniame tinkle yra įvesties sluoksnis ir vienas ar keli paslėpti sluoksniai, sujungti vienas po kito. Kiekvienas neuronas gauna įvestį iš ankstesnio sluoksnio neuronų arba įvesties sluoksnio. Vieno neurono išvestis tampa įvestis į kitus neuronus kitame tinklo sluoksnyje, ir šis procesas tęsiasi tol, kol galutinis sluoksnis sukuria tinklo išvestį. Tada, praėję per vieną ar kelis paslėptus sluoksnius, šie duomenys paverčiami vertingais išvesties sluoksnio duomenimis. Galiausiai išvesties sluoksnis pateikia išvestį dirbtinio neuroninio tinklo atsako į gaunamus duomenis forma.

Daugelyje neuroninių tinklų vienetai yra susieti vienas su kitu iš vieno sluoksnio į kitą. Kiekviena iš šių nuorodų turi svarmenis, kurie kontroliuoja, kiek vienas vienetas daro įtaką kitam. Neuroninis tinklas vis daugiau sužino apie duomenis, kai jis juda iš vieno įrenginio į kitą, galiausiai gamindamas išvestį iš išvesties sluoksnio.

Skirtumas tarp mašininio mokymosi ir giluminio mokymosi:

mašininis mokymasis ir gilaus mokymosi AI yra dirbtinio intelekto pogrupiai, tačiau tarp jų yra daug panašumų ir skirtumų.

Neuroninių tinklų tipai

Giluminio mokymosi modeliai gali automatiškai išmokti funkcijas iš duomenų, todėl jie puikiai tinka tokioms užduotims kaip vaizdo atpažinimas, kalbos atpažinimas ir natūralios kalbos apdorojimas. Plačiausiai naudojamos giluminio mokymosi architektūros yra grįžtamieji neuroniniai tinklai, konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN) ir pasikartojantys neuroniniai tinklai (RNN).

1. Grįžtamieji neuroniniai tinklai (FNN) yra paprasčiausias ANN tipas, turintis linijinį informacijos srautą tinkle. FNN buvo plačiai naudojami atliekant tokias užduotis kaip vaizdų klasifikavimas, kalbos atpažinimas ir natūralios kalbos apdorojimas.
2. Konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN) yra specialiai vaizdų ir vaizdo įrašų atpažinimo užduotims. CNN gali automatiškai išmokti funkcijų iš vaizdų, todėl jie puikiai tinka tokioms užduotims kaip vaizdų klasifikavimas, objektų aptikimas ir vaizdo segmentavimas.
3. Pasikartojantys neuroniniai tinklai (RNN) yra neuroninio tinklo tipas, galintis apdoroti nuoseklius duomenis, pvz., laiko eilutes ir natūralią kalbą. RNN gali išlaikyti vidinę būseną, fiksuojančią informaciją apie ankstesnes įvestis, todėl jos puikiai tinka atlikti tokias užduotis kaip kalbos atpažinimas, natūralios kalbos apdorojimas ir kalbos vertimas.

Giluminio mokymosi programos:

Pagrindinės giluminio mokymosi AI taikymo sritys gali būti suskirstytos į kompiuterinį regėjimą, natūralios kalbos apdorojimą (NLP) ir mokymąsi sustiprinant.

1. Kompiuterinis matymas

Pirmosios Deep Learning programos yra kompiuterinė vizija. Į kompiuterinis matymas , Gilaus mokymosi AI modeliai gali suteikti mašinoms galimybę atpažinti ir suprasti vaizdinius duomenis. Kai kurios pagrindinės gilaus mokymosi kompiuterinėje vizijoje taikymo sritys yra šios:

• Objektų aptikimas ir atpažinimas: Giluminio mokymosi modelis gali būti naudojamas objektams identifikuoti ir surasti vaizduose ir vaizdo įrašuose, todėl mašinos gali atlikti tokias užduotis kaip savarankiškai važiuojantys automobiliai, stebėjimas ir robotika.
• Vaizdo klasifikacija: Giluminio mokymosi modeliai gali būti naudojami vaizdams klasifikuoti į kategorijas, pvz., gyvūnus, augalus ir pastatus. Tai naudojama tokiose programose kaip medicininis vaizdavimas, kokybės kontrolė ir vaizdų gavimas.
• Vaizdo segmentavimas: Giluminio mokymosi modeliai gali būti naudojami vaizdų segmentavimui į skirtingus regionus, kad būtų galima nustatyti konkrečias vaizdų savybes.

2. Natūralios kalbos apdorojimas (NLP) :

Giluminio mokymosi programose antroji programa yra NLP. NLP , Gilaus mokymosi modelis gali padėti mašinoms suprasti ir generuoti žmogaus kalbą. Kai kurios pagrindinės gilaus mokymosi programos NLP apima:

• Automatinis teksto generavimas – Giluminio mokymosi modelis gali išmokti teksto korpusą ir naują tekstą, pavyzdžiui, santraukas, esė gali būti automatiškai generuojamos naudojant šiuos mokomus modelius.
• Kalbos vertimas: Giluminio mokymosi modeliai gali išversti tekstą iš vienos kalbos į kitą, todėl galima bendrauti su skirtingų kalbinių sluoksnių žmonėmis.
• Sentimentų analizė: Giluminio mokymosi modeliai gali analizuoti teksto nuotaikas, todėl galima nustatyti, ar tekstas yra teigiamas, neigiamas ar neutralus. Tai naudojama tokiose programose kaip klientų aptarnavimas, socialinės žiniasklaidos stebėjimas ir politinė analizė.
• Kalbos atpažinimas: Giluminio mokymosi modeliai gali atpažinti ir perrašyti ištartus žodžius, todėl galima atlikti tokias užduotis kaip kalbos konvertavimas į tekstą, paieška balsu ir balsu valdomi įrenginiai.

3. Sustiprinimo mokymasis:

Į pastiprinimo mokymasis , gilus mokymasis veikia kaip mokymo agentai imtis veiksmų aplinkoje, siekiant maksimaliai gauti atlygį. Kai kurios iš pagrindinių giluminio mokymosi taikymo sustiprinimo mokyme yra:

• Žaidimas: Gilaus sustiprinimo mokymosi modeliai sugebėjo įveikti žmonių ekspertus tokiuose žaidimuose kaip „Go“, „Chess“ ir „Atari“.
• Robotika: Gilaus sustiprinimo mokymosi modeliai gali būti naudojami mokant robotus atlikti sudėtingas užduotis, tokias kaip objektų griebimas, navigacija ir manipuliavimas.
• Valdymo sistemos: Gilaus sustiprinimo mokymosi modeliai gali būti naudojami valdyti sudėtingas sistemas, tokias kaip elektros tinklai, eismo valdymas ir tiekimo grandinės optimizavimas.

Iššūkiai giluminiame mokyme

Išsamus mokymasis padarė didelę pažangą įvairiose srityse, tačiau vis dar yra tam tikrų iššūkių, kuriuos reikia spręsti. Štai keletas pagrindinių gilaus mokymosi iššūkių:

1. Duomenų prieinamumas : norint mokytis, reikia daug duomenų. Norint naudoti gilųjį mokymąsi, labai svarbu surinkti kuo daugiau duomenų mokymui.
2. Skaičiavimo ištekliai : giluminio mokymosi modelio mokymas yra brangus, nes tam reikia specializuotos aparatinės įrangos, pvz., GPU ir TPU.
3. Atima daug laiko: Dirbant su nuosekliais duomenimis, priklausomai nuo skaičiavimo išteklių, tai gali užtrukti labai daug, net kelias dienas ar mėnesius.
4. aš aiškinamumas: Giluminio mokymosi modeliai yra sudėtingi, jie veikia kaip juodoji dėžė. labai sunku interpretuoti rezultatą.
5. Per didelis pritaikymas: kai modelis yra treniruojamas vėl ir vėl, jis tampa per daug specializuotas mokymo duomenims, todėl atsiranda per daug pritaikymas ir prastas naujų duomenų našumas.

Giluminio mokymosi privalumai:

1. Didelis tikslumas: Giluminio mokymosi algoritmai gali pasiekti aukščiausio lygio našumą atliekant įvairias užduotis, tokias kaip vaizdo atpažinimas ir natūralios kalbos apdorojimas.
2. Automatizuota funkcijų inžinerija: Giluminio mokymosi algoritmai gali automatiškai atrasti ir išmokti atitinkamų duomenų iš duomenų, nereikalaujant rankinio funkcijų inžinerijos.
3. Mastelio keitimas: Giluminio mokymosi modelius galima keisti, kad būtų galima apdoroti didelius ir sudėtingus duomenų rinkinius ir mokytis iš didžiulio duomenų kiekio.
4. Lankstumas: Giluminio mokymosi modeliai gali būti taikomi daugeliui užduočių ir gali apdoroti įvairių tipų duomenis, pvz., vaizdus, ​​tekstą ir kalbą.
5. Nuolatinis tobulėjimas: Giluminio mokymosi modeliai gali nuolat gerinti savo našumą, kai atsiranda daugiau duomenų.

Gilaus mokymosi trūkumai:

1. Aukšti skaičiavimo reikalavimai: Deep Learning AI modeliams apmokyti ir optimizuoti reikia daug duomenų ir skaičiavimo išteklių.
2. Reikia daug žymėtų duomenų : Deep Learning modeliams dažnai reikalingas didelis kiekis pažymėtų duomenų mokymui, kurį gauti gali būti brangu ir užtrukti daug laiko.
3. Aiškinamumas: Giluminio mokymosi modelius gali būti sudėtinga interpretuoti, todėl sunku suprasti, kaip jie priima sprendimus.
   Per didelis pritaikymas: Deep Learning modeliai kartais gali per daug prisitaikyti prie mokymo duomenų, todėl nauji ir nematyti duomenys gali prastai veikti.
4. Juodosios dėžės gamta : Giluminio mokymosi modeliai dažnai traktuojami kaip juodosios dėžės, todėl sunku suprasti, kaip jie veikia ir kaip jie padarė savo prognozes.

Išvada

Apibendrinant galima pasakyti, kad giluminio mokymosi sritis yra transformacinis dirbtinio intelekto šuolis. Imituodami žmogaus smegenų neuroninius tinklus, Deep Learning AI algoritmai sukėlė revoliuciją įvairiose pramonės šakose – nuo ​​sveikatos priežiūros iki finansų, nuo autonominių transporto priemonių iki natūralios kalbos apdorojimo. Kadangi ir toliau plečiame skaičiavimo galios ir duomenų rinkinio dydžių ribas, galimos gilaus mokymosi programos yra neribotos. Tačiau tokie iššūkiai kaip aiškinamumas ir etiniai sumetimai išlieka dideli. Vis dėlto, vykstant moksliniams tyrimams ir naujovėms, „Deep Learning“ žada pakeisti mūsų ateitį, pradėdamas naują erą, kai mašinos gali mokytis, prisitaikyti ir spręsti sudėtingas problemas tokiu mastu ir greičiu, kokio anksčiau nebuvo įsivaizduojama.